AI 에이전트 엔지니어링

52

1

부

에이전트 시스템의 개념과 UX

2.3

모델 선택

모든 에이전트 기반 시스템의 중심에는

모델

model

이 있습니다. 모델은 에이전트의 의사결정, 상

호작용, 학습 역량을 결정합니다. 그렇기에 에이전트 시스템 구축은 모델을 선택하는 데서 시

작합니다. 모델은 에이전트가 입력을 해석하고 출력을 생성하며 환경에 적응하는 방식을 결정

하므로 모델 선택은 시스템의 성능, 확장성, 지연시간, 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 적절

한 모델 선택은 작업의 복잡성, 입력 데이터의 특성, 인프라 제약, 일반성-속도-정밀성의 트

레이드오프에 달려 있습니다.

일반적으로 모델 선택은 작업 복잡도 평가에서 시작합니다.

GPT

나 클로드 같은 대형 파운데이

션 모델은 개방형 환경에서 컨텍스트 이해, 유연한 추론, 창의적 생성이 필요한 에이전트에 적

합합니다. 이런 모델은 일반화가 뛰어나고 모호성, 문맥적 뉘앙스, 다단계 작업에 강합니다. 다

만 높은 연산 자원, 클라우드 인프라, 더 큰 지연시간을 요구합니다. 개인 비서, 연구 에이전트,

예측 불가한 질의를 폭넓게 처리해야 하는 엔터프라이즈 시스템에 적합합니다.

반면

ModernBERT

파생 모델이나

Phi

-

4

처럼 소형 모델은 정의가 명확한 반복 작업에 적합

한 경우가 많습니다. 로컬 하드웨어에서 효율적으로 실행되고 응답이 빠르며 배포 및 운영 비

용이 낮습니다. 고객 지원, 정보 검색, 데이터 라벨링처럼 구조화된 환경에서 유용합니다. 실시

간 응답성이나 자원 제약이 중요한 경우 작은 모델이 실용성 덕분에 큰 모델을 ...